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1、 | ?LinkedIn| ?面向急救人员的传感器融合式 精密定位和跟踪方法Bob Scannell ADI公司请访问： 但是，这些既不精确也不切合急救作业的实际目标。对于追踪系统设计人员，必须考虑以下因素来确定设计、组件选择和降低风险的方法： RF 传播路径。 传感器温度/冲击影响。 基础设施损坏/改变的可能性。系统开发人员所面对的主要挑战可总结为以下三大类：程序、环境和传感器融合。在设计多传感器解决方案的过程中，对于急救任务的高度复杂性以及各种极端环境带来的挑战，必须要有全面的了解。表1. 契合关键目标的完整系统方法图1. 关键作业要求定义急救人员产品设计问题。急救人员深入精确定位无GPS
2、信号的基础设施，十年来一直是消防安全和应急人员群体难以达到的目标。这个目标就是在十几分钟内精确定位到几米以内。无独有偶，这些目标几乎与战术导弹的引导系统相同，但当今的解决方案至少要10000美元，尺寸、重量和功耗高得吓人，并不可行。同样的解决方案用于急救作业领域的早期概念验证演示，但事实证明实际部署存在（成本和尺寸）障碍。因此应急人员定位仍然是现今最复杂的定位应用。虽然没有可以实现预期目标的灵丹妙药式传感器，但必需有多个技术节点，每个节点都具有前沿性能。此外，它涉及大规模传感器融合和系统集成方法。高性价比、高性能MEMS惯性传感器现可为潜在的解决方案提供种子。本文提出一个完整的传感器到云传感器
3、融合系统设想，包括高度复杂的算法。下面表1描述了主要方法和实现技术。?/ ?UWB ? ?/?/?/ ? ? ? ?30?GPS、 GPS? ?GPS? ? ?/?2面向急救人员的传感器融合式精密定位和跟踪方法由于MEMS无需外部基础设施，并能在动态环境下提供精密检测，因此如果能在极端环境中工作以及如果与合适的次级传感器配合使用，它将在总体解决方案中发挥主要作用。MEMS进展消费类惯性MEMS设备已迅速转向商品化（比较注重性能规格），军用MEMS价格仍然异常高昂，工业和汽车业MEMS（参见图2）目标是同时保证性能和成本水平。与消费类领域相比，工业和汽车领域需要在相对复杂和极端的环境中精确检测，
4、供应商集成的架构特性专门针对会影响性能的因素，例如，离轴运动、震动和冲击事件，以及时间和温度引起的误差。虽然这些设计特性往往最容易通过更大的传感器或更昂贵的处理过程来适应，汽车业和越来越重要的工业市场的经济压力，迫使采用更关键的方法设计性能，并实现成本效益。最终专门针对工业应用开发出具有高性价比的MEMS组件，如表3所示，对三个主要类别组件的传送距离相关误差百分比进行了对比。工业级MEMS可提供与高端军事设备一样优质的导航能力，同时与商品化消费MEMS组件有合理的价格差。这种优势的原因需要仔细观察与目标应用相关的MEMS组件的关键规格。 对于急救作业目标， MEMS传感器的一个关键任务是识别当
5、前的运动类型并测量步数和步幅。 不同于行人运动模型， 急救人员运动将更加随机、 动态和难以识别。 此外， 由于存在精度目标， 传感器必须能够抑制错误运动， 例如震动、 冲击以及脚或身体左右摇晃/摇摆。 急救人员模型并非对于行人模型可能足够的传感器噪声简单精度分析， 它还必须包括关键规格， 例如线性g抑制和跨轴灵敏度。 图4对工业和低端MEMS设备的三个重要RSS误差规格进行了比较。 很容易看出， 噪声并非不利因素， 而很多低端设备未指定的线性g和跨轴性能却是主要的问题。虽然只是短短几年前， 高性能惯性传感器仅能通过光纤等方法来实现， 现在工业MEMS工艺已明确证明它们完全可以胜任， 关键导航指
6、标比较见以下表5。工业MEMS IMU示例为ADIS16488A， 如图2所示， 其中包含10自由度高性能传感， 并适合最苛刻的应用， 商业航空电子设备 （如表6所示） ， 证明了其对于急救极端应用已做好准备。图2. 即使在极端运动动力学 条件下，工业MEMS设备也 能够降低噪声和稳定运行。假设条件：50 Hz BW，2 g rms震动，100/sec离轴旋转。传感器融合先前提到的过程和环境中的挑战是传感器融合问题核心设计方法的基础。相关的主要传感模式用于在关键操作模式中提供高性能，同时互补传感器则扫除每个应用阶段的关键障碍，如表2所示。表2. 候选传感器的优势和不足表3. MEMS导航性能级
7、别与传送距离误差百分比表4. 工业和低端MEMS的RSS误差比较，表明噪声不是性 能影响因素表5. 高性价比工业MEMS与传统光纤陀螺仪关键导航指标 的比较? ? ? ? ? GPS/RF? ? MEMS? ?MEMS ? %?0.1?0.5?25MEMS ?(/sec/Hz)0.0040.0360.01000.089?-g (/sec/g)0.010.0200.1000.200? (%)0.090.0902.002.000? (/sec)0.0992.012?MEMS ()? ()?0.140.13?0.100.08?0.100.08请访问： 工业航位推算方案， 例如急救作业， 针对系统定义
8、性能和根据具体精度要求选择组件而设计。 更佳质量的惯性传感器允许其发挥主要作用， 适当利用其他传感器来缩小不确定性差距。 比起推算/估算可靠的传感器读数间的位置， 算法在概念上更关注最佳权重、 切换和传感器互相关， 以及对于环境和实时运动动力学的认识 （参见图5）表6. ADIS16488A MEMS IMU；高性价比和成熟的高性能 及可靠性?5/hr, 32 micro-g?330 Hz? g ?9 mdps/g; 0.1 mdps/g22.5 mdps/C; 35 ppm/C?/?/?DO-160G, Mil-Std-810G?35,000 ?DO178/254?MEMS ?图3. 工业M
9、EMS IMU具有先进的性能、尺寸、成本和集成度（不受影 响），仅支持急救等重要应用。图4. 基于智能手机的行人导航主要依赖于GPS，以非优化预嵌入传感器 辅助，在运动检测的高置信度或可靠的覆盖范围方面存在仅凭算法无法 修复的较大差距。图5. 传感器专门针对全面覆盖急救任务范围进行选择， 系统的精度和可 靠性大大提高。Ranging 10%Barometric 5%GPS 5%Other 5%Uncertainty 5%Industrial Dead ReckoningMagnetic 5%Inertial 65%? Algorithms精度在以上任何一种情况下都可以通过改善质量的传感器来提高
10、， 虽然传感滤波和算法是解决方案的重要一部分， 但它们本身并不能消除受限质量传感器覆盖范围的差距。精确定位和映射(PLM)系统在具体的急救人员追踪案例中， 任务被划分为以下几个阶段， 以便更好地评估传感器处理要求： 抵达现场、 部署、 进入建筑内部并救援 表7.设想消防车配备了高端GPS/INS系统， 能够确定到达现场车辆的位置， 作为已知的参考点。 从这一点直到消防员进入建筑前， 存在不确定和随机运动序列， 其精确位置和映射系统依赖于实施的超宽频范围， 才能精确锁定消防员位置和方向。 进入建筑结构后， 惯性传感器成为主要追踪传感器， 目标是提供几Inertial 5%Magnetic 5%G
11、PS 40%Other 5%Uncertainty 45%Pedestrian/Consumer Dead Reckoning ? Algorithms2016 Analog Devices, Inc. All rights reserved. Trademarks and registered trademarks are the property of their respective owners. Ahead of Whats Possible is a trademark of Analog Devices. TA14772sc-0-7/16?One Technology WayP.
12、O. Box 9106, Norwood, MA 02062-9106 U.S.A.Tel: (1 781) 329 4700Fax: (1 781) 461 3113? 2290 ? 5 ? : 201203? : (86 21) 2320 8000? : (86 21) 2320 8222?4205-4210 ? : 518048? : (86 755) 8202 3200? : (86 755) 8202 3222? 66 ?B-6 ? A ? : 100191? : (86 10) 5987 1000? : (86 10) 6298 3574? 889 ? B ? 2403-2405 ? : 430073? : (86 27) 8715 9968? : (86 27) 8715 急救任务不同阶段的传感器要求米的定位精度。 如果需要， 可
